城乡一体化低保老人养老担心度研究

2019-11-23刘艳茹郭海彧

财经问题研究 2019年10期

刘艳茹郭海彧

摘要：本文以城乡低保老人为研究对象，分别采用模糊综合评价法、分类决策树算法和关联规则算法依次进行数据预处理、影响因素分析及关联性分析发现：城乡低保老人对养老困境均呈现出“比较担心”的共性特征;城乡低保老人的户籍状况、婚姻状况、身体状况以及社会关系网成为影响养老担心度的重要因素;城乡低保老人养老担心度与低保制度满意度具有一定负向关联性。本文以城乡一体化低保制度为前提来测度低保老人养老担心度，对于实现精准扶贫具有重要意义。

关键词：城乡一体化;低保老人;养老担心度;精准扶贫

中图分类号：F304.8 文献标识码：A

文章编号：1000-176X（2019）10-0095-08

一、问题的提出

中国人口老龄化趋势不可逆转，养老问题日益受到社会各界的廣泛关注。据统计，2015年，60岁及以上人口达到2.22亿，老龄化水平达到16.15%。预计到2020年，60岁及以上人口达到2.48亿，老龄化水平达到17.17%;2025年，60岁及以上人口达到3亿，成为超老年型国家[1]。中国老年人口数量的持续增长导致养老问题迸发。老人以经济来源和收入较少、社会保障水平低、代际养老模式转变以及失能半失能老人照料等问题最为突出，具有鲜明的特点：第一，中国老龄化呈现出未富先老的特点，经济基础薄弱是养老问题的根源。第二，由于中国低保制度的城乡二元化与碎片化特征，以及老年公共服务体系尚不健全，农村老人在经济、医疗和精神慰藉等保障政策方面明显比城市老人欠缺，形成社会保障制度的二元格局。第三，计划生育政策导致的家庭结构变化，影响了养老生活的代际支持，中国的家庭结构不利于未来的老人照料。第四，第六次全国人口普查显示，生活不能自理的老年人口约占总人口的3%。此外，家庭小型化和青年人口迁移等因素加重了失能半失能老人照料困境。

中国作为世界上人口最多的发展中国家，贫困问题引起社会各界关注。中国在世界减贫斗争中发挥着举足轻重的作用，2017年农村贫困发生率为3.1%，比上一年下降1.4%[2];2018年农村贫困发生率为1.7%，比上一年下降1.4%[3]。然而，农村贫困群体集聚[4]以及“差序格局”下城市贫困问题多维特点[5]为社会治理新格局的推进提出新挑战。相对于其他年龄群体，由于缺乏抵御风险和再生产能力，城乡老人更可能陷入贫困，成为“双重”弱势群体。老人一旦由于突发情况陷入贫困生活，就如同走下坡路一样，致使整个生活遭到破坏[6]。若再考虑到老人的健康贫困和精神贫困等问题，老人的福利状况可能更差[7]，其对于养老预期困境的担心程度不容忽视。养老担心度是以老人为视角，基于其自身生活现状与所处社会环境，对养老预期困境的担心程度。本文将城乡老人纳入统一的分析框架，探讨城乡一体化低保老人养人担心度问题。

关于贫困及贫困老人的测度与识别研究在学界不断涌现。国外学者的研究主要集中于贫困测度方面，并基于特定的时空背景赋予贫困测度更为丰富的现实意义。Sen[8]认为，除收入以外，测度贫困还应包括客观环境以及对生活环境的主观评价，并在此基础上提出贫困测度的规范化。随着对贫困测度研究的日益深入，具有良好表征的贫困指数在现实生活中得到广泛运用，如以收入与支出为基础的分区域贫困测度、以特定时点对家庭多维贫困测度的“双界线”法[9]以及为获得稳定评价而以评估资产水平为指标的动态定量评估等。邓锁[10]的研究表明，资产作为相对稳定的经济社会资源是贫困多维测度的重要方面。李文静等[11]采用反映资产福利状态的资产指数体系，并结合相应权重对农户展开贫困测度。中国贫困识别依赖于贫困线的确定，贫困线可作为生存质量的评价尺度。中国城乡居民最低生活保障制度（简称“低保制度”）作为“兜底”保障线，用“收入线”对家庭人均收入进行考察和识别。在贫困老人的测度和识别研究中，王宁和庄亚儿[12]将经济状况作为首先要考虑的问题，将贫困识别为“贫困”和“十分贫困”。还有学者认为身体状况和心理状况等多维要素也要兼顾[13]，特别是以心理健康为表征的主观测度成为贫困老人的凸显特征[14]。总之，贫困老人作为日益凸显的社会群体，引起学界的广泛关注，而相关量化研究着眼于单一的微观特征，基于传统统计模型分析的结论表现出网格化特点，未将贫困老人的双重弱势群体立体化呈现。

反贫困政策研究引起各国广泛重视，中国低保制度占主导地位。欧美国家侧重以福利政策和社会救助制度缓解贫困。作为较早构建社会救助的国家，英国将“最低收入保障”改为“养老信贷保障”，同时以“养老信贷储蓄保障”兼顾高龄贫困老人及其家庭的福利;美国则以“工作福利”政策积极鼓励社会救助者参与工作，并为社会救助者提供教育和培训等就业服务;德国则针对预防老年贫困制定专门对策，以里斯特/吕鲁普养老金、最低养老金为政策选项的养老保障是首道防线，而社会救助则是最后安全网。中国社会救助体系则以低保制度作为当前社会救助的核心。一方面，低保制度对暂时性贫困的缓解效果得到学界广泛认可;低保制度不仅表现出显著的城市减贫效应，而且对农村居民生活状况起到了明显的改善作用[15-16]。另一方面，贫困群体的易返贫特征，使得学界对低保制度救助效果的长期稳定性提出质疑，围绕“贫困陷阱假说”与“福利依赖假说”的再验证，以及城乡低保制度 “捆绑式”特性导致的“泛福利化”带来负面影响[17]，引起广泛热议。

根据中国人口老龄化趋势，未来10—20年，体能弱化、身体疾病将产生大量失能半失能老人，使相当部分的城乡老人基本生活乃至生存能力的脆弱性陷入贫困风险，为响应国家精准扶贫的战略思想，回应反贫城乡一体化新格局，本文关注抗风险能力最弱的城乡低保老人，以此作为贫困老人的主要代表，以社会调查数据为基础建构量化分析体系。

二、研究设计

（一）研究对象和数据来源

贫困老人是指由于自身困境或因其家庭变故，导致其收入和生活水平达不到一种被社会接受的最低标准，仅能勉强度日，缺乏再生产和抵抗风险能力的老人。现阶段，中国用以识别贫困人口的制度主要是低保制度[18]，即低保线以下的群体构成典型的贫困群体。鉴于此，本文以城乡低保家庭为调查对象，以问卷调查为资料搜集方法，于2013—2015年分别在武汉、黄冈、长春和深圳等地进行典型抽样调查。值得说明的是，由于中国人口基数大，人口特征变化相对缓慢，因而本文采用2013—2015年数据对问题阐释的效用不变。在实地调查过程中，考虑到贫困家庭个体在身体状况等方面的相对脆弱性，相当部分群体年满55周岁即丧失基本的劳动能力或生存能力，且缺乏必要的养老储备。因此，本文将55—60岁的“准贫困老人”纳入研究范围，最终搜集的低保老人有效样本为665份，其中，城市样本占54%，农村样本占46%，城乡低保老人基本状况如表1所示。

（二）研究方法

本文主要采用模糊综合评价法、分类决策树算法和关联规则算法三种方法进行研究。

模糊综合评价法是一种以模糊数学为基础，应用模糊关系合成原理，将模糊不清、界限不明的因素定量化，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合评价的方法，具有良好的经济效益和社会效益。其主要步骤是：先确定评价因素的单因素ui（i=1，2，…，m），基于单因素ui规定该事物的评价等级vj（j=1，2，…，n）及其隶属度rij，取得第i个因素ui的单因素评价集ri=（ri1，ri2，…，rin），以此类推，最终确定由m个单因素评价集所构成的总评价矩阵R，即每一个被评价对象确定了从u到v的模糊关系矩阵R：

R=（rij）m×n=

r11r12…r1n

r21r22…r2n

…………

rm1rm2…rmn

其中，rij表示對单因素ui评价等级vj的隶属度。具体地说，rij表示第i个因素ui在第j个评价等级vj上的频率分布，一般将其归一化使之满足∑rij=1。权重A表示评价因素集U中的各个评价因素ui在评价目标中不同的地位和作用，表示为A=（a1，a2，…，am），且ai表示第i个评价方案处于总目标获得总权重值，最终形成指数数列B=A×R。

2.影响因素分析——分类决策树算法

决策树是一种用于分类和聚类的预测型建模方法。决策树的生长就是对无次序、无规则的训练样本集不断分组的过程。通过自上而下比较根节点的属性值，并根据不同的属性沿着决策树依次向下判断其分支，在决策树的叶节点得到结论，最终形成一个倒置的树结构，即分类决策树模型。分支结束的依据是使输出变量异质性下降的速度最快，本文采用Gini系数测度输出变量异质性，其具体计算过程如下：

p（j，x）=N（j，x）/Nj（1）

其中，p（j，x）表示节点x训练样本集输出结果分类为j的联合分布概率，其是节点x包含的分类为j的样本输出量N（j，x）和全部节点分类为j的样本输出量Nj的比值。

p（j/x）=p（j，x）/∑jp（j，x）（2）

其中，p（j/x）表示节点x训练样本集输出结果分类为j的条件概率，它是节点x训练样本集输出结果分类为j的联合分布概率与节点x其他全部分类结果联合概率和之比。

Gini（x）=1-∑kj=1p2（j/x）（3）

Gini（x）=∑i≠jp（j/x）p（i/x）（4）

式（3）和式（4）分别为Gini系数的两种不同计算公式。可见，当输出结果只有1个时，即决策树不存在分支必要时，输出变量异质性最小，Gini系数为0;反之，当输出结果存在多个且分布概率相等时，输出变量异质性最大，Gini系数也最大。

3.关联性分析——关联规则算法

关联规则算法是近年来文本信息处理中广泛应用的方法，通过描述某一事物中同时出现的规律或属性，进一步挖掘出数据中各项集之间的内在关联性。关联规则算法的形式一般记为：X→Y。其中，关联规则左侧项集X为先决条件，右侧项集Y为相应的关联结果，用于表示数据内隐含的关联性。关联规则强度的控制和评价由三个重要概念构成，即支持度、置信度和提升度。值得说明的是，本文采用Apriori算法进行关联规则挖掘，该算法利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）和剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成，目的是从文本中挖掘出符合支持度和置信度的关联规则。

三、基于模糊综合评价法的养老担心度指标建立

目前，中国城乡低保老人养老生活差距体现在物质生活和政策机会等客观方面已经较为明显，然而，同处于贫困境地的低保老人基于自身特征的主观养老困境却呈现一元化发展趋势是不容忽视的。本文以此为基础，以养老担心度作为城乡低保老人养老困境的主观阐释，构建养老担心度指标体系，利用模糊综合评价法考量城乡低保老人养老困境的共性特征，以期展现城乡一体化低保制度下低保老人主观养老需求。

（一）城乡低保老人养老担心度因素集的确定

聂建亮和钟涨宝[19]曾指出，养老风险是养老担心的重要内容，是个体基于自身条件对其养老生活所面临问题的一种主观上的合理估计与担心程度。不论是城市老人还是农村老人，所面临的养老问题具有一定的共同之处，主要包括以下六个方面：第一，是否拥有稳定的经济来源是老人对养老生活评价的首要因素，决定着老人养老生活的消费和储蓄。稳定的经济来源及可靠的经济收入能够降低养老风险，增强安全感，满足老人养老生活的基本需求。第二，是否享有稳定的医疗保障是老人对养老生活评价的重要因素。享受良好的社会医疗保障服务，可减轻老人患病后自费医疗部分，否则即使享有社会医疗保障服务，仍需要患者自费大部分医疗费用，对于低保老人与家庭而言，疾病会给家庭带来严重的经济负担。第三，子女就业状况是低保老人养老担心度的重要维度。子女处于就业状态便可具有稳定的收入，可以减轻父母的养育负担，甚至可以对老人养老生活进行经济补贴，是老人养老生活的重要支撑。第四，低保制度是否影响其家庭成员社会声誉（面子）是老人养老担心度的另一重要维度。尽管低保老人及其家庭能享有国家最低生活保障，相比于普通老人，低保救助对其家庭成员可能产生负面心理效应，产生“面子”问题。第五，赡养父母问题构成低保老人养老担心度的一个方面。对于低保老人来讲，若仍然有父母需要赡养，由于经济来源和自身条件的限制，不管是经济供养还是生活照料，可以提供的家庭支持资源更为匮乏，在自顾不暇的情况下，低保老人养老担心度增强。第六，子女改变家庭条件的能力影响着低保老人养老担心度。低保老人子女就业状况体现了家庭社会地位的流动情况，子女成为家庭生活的主导者，使老人养老生活变化巨大，无论是物质生活条件的改善，还是对老人陪伴的增加。

基于城乡低保老人养老担心度的重要内涵，结合指标含义的清晰性与可操作性，本文最终构建的城乡低保老人养老担心度因素集为U={经济来源，医疗保障，子女就业，子女面子，赡养父母能力，子女改变家庭条件的能力}。

（二）城乡低保老人养老担心度模糊关系矩阵的确定

基于城乡低保老人养老担心度因素集，本模型共分为五个评价等级v=（v1，v2，v3，v4，v5） =（很担心，比较担心，一般担心，不太担心，不担心）。

采用变异系数法，以标准差与平均数的比值（相对值）确定各因素权重，最终权重确定为A1=（0.166，0.166，0.167，0.167，0.166，0.166）

从各因素出发对城乡低保老人养老担心度进行评价，依次得到单因素评价集，并据此得到模糊关系矩阵：

R1=0.4890.2910.0180.1470.0480.5430.3390.0090.0800.0270.1100.1820.2570.1230.3280.0310.0790.2510.2510.3860.0390.1280.4160.0930.3220.1620.5210.0930.1340.107

（三）城乡低保老人养老担心度综合评价

利用模糊关系矩阵形成养老担心度综合评价向量，分别对应“很担心，比较担心，一般担心，不太担心，不担心”，最终形成城乡低保老人养老担心度指数数列：

B1= A1×R1=（0.229，0.257，0.174，0.138，0.203）

根据最大隶属原则对数据分析结果进行判断：城乡低保老人对养老问题是“比较担心”的。

四、影响城乡低保老人养老担心度的因素分析

上文采用模糊综合评价法测度了城乡低保老人养老担心度，体现城乡低保老人面对养老问题的宏观看法，反映的是基于现行低保制度与自身家庭状况下的养老担心度，并不能清晰地刻画存在养老困境的城乡低保老人其具体的人口特征。分类决策树模型则从养老担心度出发，较好地解决了该问题。

（一）输入和输出变量的选择

分类决策树算法的核心是通过发现数据中潜在的分类规则，构造一个小规模的决策树。在分析过程中，决策树的输出变量为典型的布尔向量。现将城乡低保老人养老担心度分为“高、低”两种，以此为分类决策树模型的输出变量。

为更好地了解城乡低保老人人口特征对其养老担心度的影响是否显著，以性别、户籍、年龄、婚姻状况、身体状况、家庭状况和经济状况相关变量表征其人口特征，由此构建分类决策树模型输入变量体系。

（二）分类决策树模型的构建

本文在构建分类决策树的基础上，通过对不同分组对应的复杂度参数进行检验，以此保障模型的分析精度与一般适用性。在进行城乡低保老人养老担心度决策树分析过程中，当分支次数达到5次、叶节点数为9个时，决策树复杂度参数cp值为0.011，交叉验证的误差达到最小为0.908，决策树生成和剪枝效果达到最佳。

根据决策规则，最终形成9个叶节点用以描述城乡低保老人养老担心度高低的决策规则，如图1所示。通过构建9项决策规则，将城乡低保老人养老担心度按照其人口特征进行分类。养老担心度高的城乡低保老人包括以下六类：第一，社会关系规模几乎无或极小、农村户口的老人。第二，社会关系规模几乎无、城市户口、无配偶的老人。第三，社会关系规模极小、城市户口的老人。第四，身体健康、社会关系规模小的老人。第五，身体健康、无配偶、社会关系规模中的老人。第六，社会关系规模中，失能半失能老人。

为了保证城乡低保老人养老担心度决策树模型的实用性和可靠性，本文对样本数据进行随机分割，将调查样本中80%的数据集作为训练样本集，另外20%的数据集作为验证样本集。经验证样本集的测试，养老担心度高的决策分类准确率达到90.0%，养老担心度低的决策分类准确率达到90.8%，整体决策树的决策分类准确率达到90.4%，分类准确率较高，本文构建的城乡低保老人养老担心度决策分类规则具有较高的解释力和精确性。另外需要说明的是，决策树结果中，各因素的重要程度由下而上依次增强。

（三）城乡低保老人人口特征的刻画

根据上述拟合效果较高的分类决策树模型，从社会学视角对显著的分类变量进一步分析，细致刻画具有高养老担心度的城乡低保老人人口特征，由图1可知：

1.社会关系网

社会网络规模几乎无/极小占21%，社会网络规模小/中/大占79%。

根据格兰诺维特[20]的社会关系理论，个体嵌入在特定社会结构和社会关系网中，而非孤立存在的。社会關系网作为养老社会支持的纽带，是影响养老担心度的延展性因素。社会关系网通过提供经济性、物质性和情感性支持，使个体得到主观上的尊重、支持与满足。对于城乡低保老人而言，春节拜年网规模较小，44.8%的老人无除家庭成员以外的社会关系网，而子女作为亲属关系的主要成员，养老资源供给作为重要的家庭禀赋因素会显著影响老年贫困的发生。结合表1，将城乡低保老人的社会关系网与子女状况进行交叉分析可知，无子女的城乡低保老人占45.9%;有子女的城乡低保老人中，子女有身体残疾的占17.0%，子女处于失业状态的占43.0%，因而城乡低保老人的代际经济支持呈现出一种断裂的状态，即伴生出一种子女无力支持养老的状态，加剧了城乡低保老人的养老生活困境。

2.户籍状况

以户籍壮况对养老担心度进行的分类中，其中农村户口占12%，城市户口占9%。

由于中国户籍制度的二元分割产生城乡差异，户籍成为城乡低保老人养老担心度的影响因素。根据贫困风险冲击理论[21]，处于贫困状态的家庭，当发生社会风险时，由于抗击风险的能力较弱，家庭将陷入更为无力的状态。相比于城市低保老人，农村低保老人在经济状况、人力资本和家庭资本等方面资源更为稀少，抗击风险的能力更弱，贫困风险在发生率、持续时间、广度和深度等方面表现得更加突出，使农村低保老人养老担心度更高。

3.身体状况

以身体状况对养老担心度进行的分类中，身体健康占46%，失能半失能占33%。

失能半失能既是低保老人随年龄增长与疾病和衰老抗争过程中的伴生现象，也是城乡低保老人的普遍特征，是影响城乡低保老人养老担心度的基本因素。第一，被访城乡低保老人中处失能半失能的占72.9%，为满足日常生活需要以劳动或工作谋生的基本能力处于缺失状况。第二，由于老人失能半失能康复几率甚微，与之相对应的是家庭医疗费用开支和对其生活照料的双重考验。这种长期且持续的家庭资源消耗无疑会造成家庭消费水平下滑，使贫困家庭落入长期贫困陷阱。因此，对于经济基础脆弱的低保家庭来说，城乡低保老人存在大量的“小病不看”“大病小看”现象，从而陷入慢性病叠加、重病拖延的困境难以自拔。第三，根据健康冲击理论，当某一家庭中的成员受到健康冲击时，需要对家庭资源进行再分配，这种再分配往往会影响到家庭总消费支出，进而导致家庭收支失衡下的贫困问题[22]。

4.婚姻状况

以婚姻状况对两分支养老担心度分别进行分类，其一分支中，无配偶占3%，有配偶占2%;另一分支中，无配偶占19%，有配偶占9%。婚姻关系作为人类社会交往中最为重要的关系之一，是影响城乡低保老人养老担心度的微观个体因素。由表1可知，无偶（丧偶、未婚、离婚）低保老人占50.9%，即半数以上的城乡低保老人处于婚姻失范状态。显然，婚姻不完整成为半数以上城乡低保老人的常态特征，而在婚姻的保护机制理论中，日常照料与精神慰藉等方面对老人身心健康起到关键作用，对于步入暮年的老人，配偶在经济、情感和生活等方面角色的缺失，不利于城乡低保老人的身心健康，即家庭结构不完整对贫困家庭的养老功能产生消极影响。

五、基于关联规则的城乡低保老人养老担心度与低保制度满意度的关联性分析

（一）低保制度满意度评价指标体系的构建

作为一项多目标政策体系，低保制度绩效涉及经济、社会与文化等多方面。现以城乡低保老人的主观评价为契点构建低保制度满意度指标体系，既要考虑到城乡低保老人的社会认可度，也要考虑到低保救助的政策落实状况是否真实、受惠群体的实际生活质量，即政策的构建和执行不能舍弃公平正义的价值观。因此，本文通过考察低保制度的执行状况，以低保申请—执行—落实为主线构建城乡低保制度满意度评价指标体系。

第一，经济救助作为最低生活保障政策的主要方面，是实现贫困帮扶的最直接手段。经济上的援助以满足家庭日常基本生活需求为主旨，因此，现有的低保救助金额成为受惠群体评价政策效果的重要维度。第二，以低保申请阶段低保办事人员的态度为开端性指标，衡量国家政策执行的公平性，考察是否存在认知、歧视等原因导致的消极执行，是否存在“经纪人”本性现象。第三，以低保公示反应被保人对低保制度执行过程的公开透明性。第四，为反映低保制度救助的实际效果，以低保救助金额是否实现经济帮扶目标以及政策落实情况作为受惠群体评价政策效果的重要维度。第五，基于受惠群体内心的敏感性，低保制度是否会影响家庭成员的社会声誉也是低保制度评价的重要维度。因此，本文以低保救助金额、低保办事人员的态度、低保公示、低保救助的实际效果和社会声誉构建低保制度满意度评价指标体系。

（二）基于模糊综合评价法的低保制度满意度指数的构建

1.因素集、评价集与权重的确定

基于低保制度满意度评价指标体系，本文最终构建的城乡低保老人低保制度满意度因素集为U={低保救助金额，低保办事人员的态度，低保公示，低保救助的实际效果，社会声誉}。

基于城乡低保老人低保制度满意度因素集，本模型共分为五个评价等级v=（v1，v2，v3，v4，v5）={非常满意，满意，一般满意，不满意，非常不满意}。

因为五种因素在低保制度综合评价中占有同等重要地位，轻视任何一方对低保制度的评价结果都会产生影响。因此，本文最终权重确定为A2=（0.200，0.200，0.200，0.200，0.200）。

2.模糊关系矩阵的确定

从各因素出发对低保制度满意度进行评价，依次得到单因素评价集，并据此得到模糊关系矩阵：

R2=0.0390.5410.0490.3370.0340.1910.7590.0210.0310.0010.1180.7290.0990.0310.0010.1110.7300.0620.0980.0010.0610.2010.0300.5950.113

3.综合评价

利用模糊关系矩阵形成城乡低保老人低保制度满意度综合评价向量，分别对应“非常满意，满意，一般满意，不满意，非常不满意”，最终形成低保制度满意度指数数列：

B2= A2× R2=（0.104，0.592，0.052，0.218，0.030）

根据最大隶属原则对数据分析结果进行判断：城乡低保老人对低保制度的评价是“满意”的。

（三）城乡低保老人养老担心度与低保制度满意度的关联性分析

为探究城乡低保老人养老困境是否对现行低保制度评价结果产生显著影响，现抽取低保制度满意度指数较低的个体（保障体系内的利益边缘群体），以其养老担心度指数和人口特征为输入变量，以低保制度满意度作为输出变量，构建关联规则模型，提取支持度最高的四条规则（如表2所示）。结果表明，呈现无社会关系、无配偶和失能半失能群体特征的城乡低保老人，均与较低的低保制度满意度产生显著关联性，成为城乡低保老人养老生活困境的典型写照;相对于城市低保老人，部分农村低保老人对低保制度表现出显著的低满意度。

六、结论和启示

（一）城乡低保老人养老担心度共性特征，是城乡一体化养老制度顺利推进的基本前提

本文首先以養老担心度作为养老困境的主观阐释，以调查数据为基础构建主观评价指数，运用模糊综合评价法对城乡低保老人养老担心度共性特征进行多维描述，反映城乡低保老人养老担心度的一体化特征，全面展现城乡低保老人养老困境。结果表明，城乡低保老人养老担心度表现出显著的一元化特征，即对养老问题“比较担心”。

目前，城乡社会经济发展进程的客观差异难以回避，城乡低保制度的二元分割阻碍了政府统筹分配的基本路径，不利于社会救助资源的优化配置。“底线公平”是社会供需平衡转化过程中的基本原则，强调底线福利需求最大公约化下的“弱者优先”。作为国家“兜底”保障的重要群体，城乡贫困老人能否实现健康养老是社会公平正义的重要体现。因此，在破除城乡二元分割的政策目标下，实现公共服务均等化的基础上，推进城乡一体化统筹下的低保制度的规范化、法治化，将城乡低保制度放到整个社会救助体系中进行系统考察，实现低保制度的统筹功能，逐步缩小城乡低保标准与水平的实际差距，发挥“横向烫平”功能，在相对独立化基础上合理分配社会救助资源，最大化社会救助资源的配置效率，使城乡贫困老人共享低保制度红利。此外，积极探索低保制度与其他救助机制的联动协作，增加对城乡贫困老人精准扶贫的路径，为城乡精准扶贫政策体系的构建提供现实参考。

（二）依据城乡低保老人人口特征对贫困老人精准扶贫，降低贫困老人养老担心度

本文运用分类决策树模型分析城乡低保老人养老担心度的影响因素，通过对城乡低保老人人口特征进行细致刻画，充分展现城乡低保老人的脆弱性特质。结果显示，在养老联动效应下，城乡低保老人在户籍状况、婚姻状态、身体状态和社会关系网的劣势特征凸显。

扶贫开发贵在精准，重在精准。城乡低保老人人口特征决定了对贫困老人精准扶贫的路径。第一，针对城乡低保老人对于养老问题还是“比较担心”的看法，应增强政府对城乡贫困老人脆弱性的总体把握，找到长期贫困的根源，在兼顾贫困老人养老生活客观特质与主观需求基础上，将扶贫资源配置合理化与精细化，增加城乡贫困老人养老生活的经济来源，使他们的物质生活真正得到改善。第二，应该加强医保制度的救助力度与广度，使贫困老人“看得起病，小病不拖，大病大看”，改善贫困老人身心健康状况。第三，对婚姻处于失范状态的贫困老人，鼓励子女陪伴、社区关照;鼓励身体较健康的贫困老人积极参加社交活动，使他们的身体更健康、心情更愉悦。

（三）基于大数据技术对低保制度执行过程进行动态监管、执行效果进行科学评价，提高贫困老人低保政策满意度

本文通过构建低保制度满意度评价指标体系，研究城乡低保老人对低保制度执行过程和执行结果的满意度，结果表明，城乡低保老人对低保制度总体是“满意”的;通过对城乡低保老人养老担心度与低保制度满意度的关联性分析，对于低保制度不满意的老人，与城乡低保老人的典型人口特征显著关联，相对于城市低保老人，部分农村低保老人对低保制度表现出显著的低满意度。

我们正快速进入大数据时代，大数据要求实现数据的自由、开放和共享，我们的时代也因此被称为“共享时代”，基于大数据技术构建数字信息化平台对低保制度执行过程进行动态监管、对低保制度执行效果进行科学评价。

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